PDF 中的表格和复杂布局(例如跨页表格、多栏布局)对传统的基于规则的PDF解析工具(如PyPDF),这些工具无法有效地识别和保留这些结构的完整性。 RAG 能结合大型语言模型(LLM)的生成能力和基于检索的机制来提升回答的准确性和相关性 我用langchian 实现了 PDF问答。 # 设置OpenAI API密钥,以便使用OpenAI的服务,比如GPT...
感兴趣的可以去看看,而最近也有开源一个涵盖到reranker阶段的RAG开源项目QAnything QAnything (Question and Answer based on Anything) 致力于支持任意格式文件或数据库的本地知识库问答系统,支持PDF,Word(doc/docx),PPT,Markdown,Eml,TXT,图片(jpg,png等),网页链接等。 地址:https://github.com/netease-youdao/...
接着,聚合和细化所有结果使用倒数排序融合(RRF),RRF是与滑铁卢大学(CAN)和谷歌(Google)合作开发,论文地址:https://plg.uwaterloo.ca/~gvcormac/cormacksigir09-rrf.pdf 具体计算公式为: # Reciprocal Rank Fusion algorithm def reciprocal_rank_fusion(search_results_dict, k=60): fused_scores = {} print("...
二、准备环境 代码在Google Colab环境下进行了测试,正常情况下,安装Anaconda基本上会包含大部分所用到的包,再安装如下包即可: pip install langchain langchain\_community pypdf openai 1. 为了便于大家复现,打印所安装的版本: import langchain, langchain\_community, pypdf, openai for module in (langchain, ...
【附PDF】2024斯坦福李飞飞巨作《AI Agent综述》,多模态智能体!联合了斯坦福、微软、UCLA和华盛顿大学以及李飞飞撰写的论文综述 8072 10 3:02 App 【AI大模型】使用Ollama+RAGFlow搭建一个非常好用的知识库!支持多种文件类型,本地部署大模型,效果好到尖叫!新人小白必看教程! 1万 35 11:03 App 国产之光DeepSee...
元数据提取:在PDF中隐藏的元数据信息是RAG产品的关键数据,比如链接、目录、字体等等 扫描件:PDF中如果是扫描件,依靠OCR模型可能是无法有效的提取,这里面包含了清晰度、模型的稳定性等等问题 Latex公式提取:在一些特殊领域,PDF文本中包含了Latex等数学公式。通过完整的提取和转换是对RAG问答的有效补充 ...
1. 从PDF中提取文本和表格 过程的第一步使用pdfplumber库从PDF的每一页提取文本和表格。 代码语言:javascript 复制 importpdfplumber # 打开PDF并提取页面withpdfplumber.open('path_to_pdf.pdf')aspdf:forpageinpdf.pages:text=page.extract_text()# 提取纯文本 ...
代码语言:javascript 复制 pip install pdfminer.six # pdf解析 pip install openai -U # openai-1.3.7 2.1 文档加载与切分 代码语言:javascript 复制 import pathlib def extract_text_from_pdf(filename, page_numbers=None, min_line_length=1): '''从 PDF 文件中(按指定页码)提取文字''' paragraphs = ...
真正难处理的是ppt和pdf，ppt中包含大量架构图、流程图等图示，以及展示图片。pdf基本上也是这种情况。抽取出来的文字信息，呈现碎片化、不完整的特点。PPT的难点在于，如何对PPT中大量的流程图，架构图进行提取。因为这些图多以形状元素在PPT中呈现，如果光提取文字，大量潜藏的信息就完全丢失了。于是这里只能先将PPT...